摩根士丹利最新120页研报

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首先大摩将这次回调定性为技术面因素，仓位拥挤消化、杠杆盘踩踏、动量因子反转，而非基本面逻辑遭到破坏


摩根士丹利化身大儒辩经，120页研报打碎市场对AI的恐慌


市场担忧一：企业开始限制Token使用，AI需求见顶了？


大摩算了一笔账。单次AI调用平均能省55美元的人力成本，而用Agent完成一项企业级任务只要花2到5美元，ROI超过10倍。一个ROI十倍的工具，企业限不限预算其实不重要，不用的那家会被用的那家淘汰


Blackwell架构数据中心的Token净利率约58%，到Rubin代升至80%，Feynman代到90%。云厂商完全可以在利润率不变的前提下把Token价格压低75%，降价空间很大，利润一分不少


市场担忧二：中国大模型成本这么低，美国巨头万亿资本开支是不是打水漂？


大摩用了一个19世纪的老故事来回应。瓦特改良蒸汽机之后，煤炭效率大幅提升，但英国煤炭消耗量反而飙升。原因很简单：蒸汽机变便宜了，于是被部署到了更多的工厂和矿井。经济学管这个叫杰文斯悖论。AI算力也是一样的道理，效率越高，成本越低，可行场景越多，总消耗只会更大


有一组数据可以感受一下供需缺口的量级。Google高管近期表示公司可能需要每6个月将算力翻倍，也就是5年增长1000倍。而NVIDIA按历史最高增速全力出货，5年累计交付也不到Google单家需求的10%


市场担忧三：物理世界的约束会不会卡住脖子？


大摩用三个P概括供给侧瓶颈：People，熟练技工短缺；Power，电网排队5到7年；Politics，各州开始撤销数据中心税收优惠，联邦层面也在推数据中心电力附加费的立法


这些约束确实存在，但大摩认为它们是减速带，不是路障。真正被低估的机会在电力时间套利上：电网并网要等7年，但天然气轮机1到3年就能供电，比特币矿场已有10到19GW的并网容量可以直接转化为数据中心用途。谁能在短期内提供"有电可用的物理空间"，谁就是市场定价偏差最大的标的


即便把所有替代方案都算上，中性情景下仍有约1GW净缺口，悲观情景下扩大到11GW。云厂商现在最缺的不是钱，是有电的地方